Göttingen: Mathematical Data Science (B.Sc.)
Infos und BewerbungAuf einen Blick
Übersicht
Der Bachelor-Studiengang "Mathematical Data Science" an der Universität Göttingen vermittelt mathematische und statistische Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse und -auswertung. Der Studiengang ist auf eine Regelstudienzeit von sechs Semestern ausgelegt und wird in Vollzeit angeboten. Das Studium beginnt ausschließlich im Wintersemester und erfolgt in deutscher Sprache.
Studieninhalte und Studienorganisation
Der Studiengang "Mathematical Data Science" vermittelt fundiertes Wissen in Bereichen wie Statistik, Data Mining, maschinelles Lernen und mathematische Modellierung. Der Studienaufbau ist modular gestaltet, wobei die ersten Semester grundlegende mathematische und programmiertechnische Kenntnisse vermitteln. Im weiteren Verlauf des Studiums vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse in spezialisierten Modulen.
Wichtige Inhalte:
- Statistik
- Data Mining
- Maschinelles Lernen
- Mathematische Modellierung
- Data Engineering
- Algorithmik
- Anwendungsfelder wie Bild- und Spracherkennung, Empfehlungsalgorithmen oder Prognosemodelle
Das Studium umfasst sowohl theoretische Lehrveranstaltungen als auch praktische Übungen, Projektarbeiten sowie Labor- und Software-Workshops. Es besteht die Möglichkeit, Wahlmodule zu belegen, um individuelle Schwerpunkte zu setzen. Die Universität Göttingen fördert Kooperationen mit Forschungsinstituten und Unternehmen, um praxisnahe Erfahrungen zu ermöglichen.
Berufliche Perspektiven
Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs "Mathematical Data Science" verfügen über eine breit gefächerte Qualifikation, die sie für Tätigkeiten in verschiedenen Branchen qualifiziert. Typische Einsatzbereiche:
- Datenanalyse
- Entwicklung von Algorithmen und Softwarelösungen
- Künstliche Intelligenz
- Automatisierung von Geschäftsprozessen
- Forschung in Bereichen wie Bioinformatik, Finanzwesen, Telekommunikation oder Produktion
Sie finden Beschäftigung in Unternehmen der IT- und Softwarebranche, in Forschungsinstituten sowie in der Industrie, die datengetriebene Entscheidungen treffen. Zudem bestehen gute Voraussetzungen für eine weiterführende akademische Laufbahn.